কলামের ভেতরে ম্যাচ, স্ক্রিনে নয়: এশিয়ার টুর্নামেন্টে বাংলাদেশের মিডল-ওভার ধাঁধা

১৬তম ওভারের সেই ডট বলটা আমি এখনো মনে রেখেছি। ব্যাটসম্যান ক্রিজ ছেড়ে বেরিয়ে এসেছিলেন, বোলার বলটা একটু ধীরে ছাড়লেন, ব্যাট ঘুরল, কিন্তু বল গেল শর্ট থার্ডম্যানের হাতে। স্কোরবোর্ড বলল — ডট। ধারাভাষ্য বলল — চাপ বাড়ছে। আমার কলাম অবশ্য অন্য কথা বলছিল। সেই ওভারে ডট বলের হার বেশি হলেও ব্যাটসম্যানের শট-সিলেকশন আগের ওভারের চেয়ে বেশি আক্রমণাত্মক ছিল। মানে সমস্যাটা ভয়ের নয়, হিসাবের।

এই একটা বলই আমাকে গোটা টুর্নামেন্ট আবার দেখতে বাধ্য করেছিল। কারণ স্ক্রিন যেটা দেখায় — একটা দলের লড়াই; আর কলাম যেটা দেখায় — একটা সিদ্ধান্তের ভুল। এই দুইয়ের ফারাকটাই এশিয়ার ক্রিকেটে বাংলাদেশের আসল গল্প। স্ক্রিনে দেখার আগেই আমি ম্যাচটা খুঁজে পেয়েছি কলামের ভেতরে।

আমি ২০১৭ সাল থেকে এই কাজ করছি। ব্রিসবেন রোর-এ জুনিয়র ডেটা অ্যানালিস্ট হিসেবে ঢোকার পর প্রথম যে মডেলটা বানিয়েছিলাম, সেটা অ্যাসোসিয়েশন ফুটবলের একটা xG মডেল। সেই মৌসুমে Jamie Maclaren ১৯ গোল করেছিলেন মাত্র ১৬.৮ xG থেকে। সংখ্যাটা শুনে কোচিং স্টাফ প্রথমে হাসলেন। আমি তিন সপ্তাহ ধরে প্রতিটা গোল আবার দেখলাম, শটের লোকেশন মিলিয়ে দেখলাম, তারপর একটা কথা বুঝলাম — আউটকাম আর প্রসেস এক জিনিস নয়। সেই শিক্ষাটাই আমি পরে ক্রিকেটে নিয়ে এসেছি।

২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপে Opta-র হয়ে ডেটা লগার হিসেবে কাজ করার সময় দেখলাম, Aaron Mooy পুরো ম্যাচে ১২.৩ কিলোমিটার দৌড়েছেন — মাঠের সবচেয়ে বেশি। প্রথম পড়ায় মনে হয়েছিল, ম্যাচটা তাঁর। কিন্তু PPDA বলল অস্ট্রেলিয়া ১৪.২, আর ফ্রান্স ২.১ xG তৈরি করেছে। দূরত্ব কোনো পরিসংখ্যান ছিল না, সেটা ছিল ম্যাচের একটা ম্যাপ। সেদিন থেকে আমি নিয়ম করেছি: একটা মেট্রিক দিয়ে কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছাব না।

এশিয়ার ক্রিকেটে এই নিয়মটা আরও জরুরি। এখানে পিচ ধীর, স্পিনাররা মিডল ওভারে বল করেন, আর টুর্নামেন্টের চাপে ব্যাটসম্যানের সিদ্ধান্ত দ্রুত বদলে যায়। যদি শুধু স্কোরকার্ড দেখেন, আপনি ধরে নেবেন মিডল-ওভারের ডট বল মানে ব্যাটসম্যান আটকে গেছেন। কিন্তু বল-বাই-বল ডেটা যদি ফিল্ডিং ম্যাপের সঙ্গে মেলান, ছবিটা উল্টে যায়। আর ২০২০ সালে খালি স্টেডিয়ামে A-League হাবের কাজটা আমাকে শিখিয়েছিল — খালি স্টেডিয়াম আমাকে শিখিয়েছিল, আবহ একটা ডেটা-ছায়া রেখে যায়। ক্রিকেটে সেই ছায়া আরও ঘন, কারণ এখানে ভিড় শুধু শব্দ নয়, চাপও।

প্রথমে মেথডলজিটা পরিষ্কার করে নিই। আমি ম্যাচকে তিনটা ফেজে ভাগ করি — পাওয়ারপ্লে (১–৬), মিডল (৭–১৫) আর ডেথ (১৬–২০)। প্রতিটা ফেজে চারটা জিনিস দেখি: ডট বলের শতাংশ, প্রতি বলে রান, বাউন্ডারি শতাংশ, আর প্রেশার পার বল — অর্থাৎ প্রতিটা ডেলিভারিতে ব্যাটসম্যান কতটা ঝুঁকি নিতে বাধ্য হচ্ছিলেন। শেষের সংখ্যাটাই আসল, কারণ সেটা আউটকাম নয়, সিদ্ধান্ত মাপে।

এশিয়ার সাম্প্রতিক টুর্নামেন্টগুলোতে বাংলাদেশের পাওয়ারপ্লে স্কোর প্রায়ই প্রতিযোগিতামূলক ছিল। বাউন্ডারি আসছিল, রান-রেট সাত-আট ছুঁয়ে যাচ্ছিল। কিন্তু ৭ম ওভার থেকে ছবিটা বদলাতে শুরু করত। সমস্যাটা শুধু রান-রেটের পতন নয়; সমস্যাটা ছিল ডট বলের শতাংশ আর স্ট্রাইক রোটেশনের মধ্যে একটা ফাঁক। বাংলাদেশের মিডল-ওভারের ডট বলগুলো সাধারণত ভালো বলের ফল ছিল না; সেগুলো ছিল নেওয়া হয়নি এমন সিঙ্গেলের ফল। স্কোরবোর্ডে দুইটাই ডট, কিন্তু ফিল্ডিং ম্যাপে দুইটা সম্পূর্ণ আলাদা ঘটনা।

একটা চেজের উদাহরণ ধরা যাক, যেটা এই টুর্নামেন্টে বারবার ফিরে এসেছে। দলের প্রয়োজন ছিল ৬০ বলে ৯২, হাতে সাত উইকেট, ক্রিজে সেট-ব্যাটসম্যান আর একজন ফিনিশার। পরের চার ওভারে এল দুইটা চার আর দশটা ডট। স্কোরকার্ড বলবে — বোলাররা চেপে ধরেছে। আমার ম্যাপ বলবে — সুইপার পিছনে ছিল, থার্ডম্যান ছিল, সিঙ্গেল ছিল হাতের মুঠোয়; শুধু নেওয়া হয়নি। এবং সেই দশটা ডটের পরের বলেই ফিনিশার একটা লো-পার্সেন্টেজ শট খেললেন, কারণ রিকোয়্যার্ড রেট প্রতি ওভারে এক করে বাড়ছিল।

এখানেই ফুটবল-লেন্সটা কাজে লাগে। ফুটবলে xG মাপে সুযোগের গুণ, গোলের সংখ্যা নয়। ক্রিকেটে আমি একইভাবে প্রতি শটে প্রত্যাশিত রান মাপি — অর্থাৎ ব্যাটসম্যান যে শট নিচ্ছিলেন, তার গুণ কী ছিল। Maclaren-এর ১৬.৮ xG বনাম ১৯ গোলের পাঠটা ছিল: প্রসেস ঠিক ছিল, কিন্তু সুযোগের পরিমাণটাই ম্যাচ বদলায়। বাংলাদেশের মিডল ওভারেও ঠিক সেটাই ঘটছিল। ব্যাটসম্যান ভুল শট নিচ্ছিলেন না; তিনি সঠিক শট খুব কমবার নিচ্ছিলেন। একটা অ্যাঙ্কর যদি ৪০ বলে ৩৫ করেন, স্কোরকার্ড সুন্দর দেখায়, কিন্তু দলের রিকোয়্যার্ড রেট প্রতি ওভারে বাড়তে থাকে — আর সেই বাড়তি চাপটা গিয়ে পড়ে ফিনিশারের ঘাড়ে।

ফিল্ডিং ম্যাপ এই দাবিটা সমর্থন করে। যখন ডিপে সুইপার ছিল, তখন সিঙ্গেলের রাস্তা খোলা ছিল — কিন্তু টেকা হয়নি। কারণ অ্যাঙ্করের মানসিক ফ্রেমওয়ার্ক হলো উইকেট বাঁচানো, রান নয়। এটা ব্যক্তিগত দোষ নয়, এটা রোল-ডিজাইনের ফল। টুর্নামেন্টের কনটেক্সটে রোল আর ম্যাচ-স্টেট যদি না মেলে, তাহলে ভালো খেলোয়াড়ও ভুল কাজ করেন। আমি ব্রিসবেনের নোটবুকে দেখেছি, একই ব্যাটসম্যান যখন সেটিংয়ে ৭ নম্বরে নামেন আর চেজিংয়ে ৪ নম্বরে নামেন, তাঁর ডট বলের হার দুই জায়গায় দুই রকম।

আর এখানেই দ্বিতীয় প্যারাডক্সটা। চেজিং আর সেটিং — এই দুই অবস্থায় একই ব্যাটসম্যানের ডট বলের হার প্রায় এক-চতুর্থাংশ বদলে যেত। সেটিংয়ে অ্যাঙ্করের ধৈর্য রক্ষণাত্মকভাবে যুক্তিসঙ্গত; চেজিংয়ে সেটাই আত্মঘাতী। কিন্তু দল প্রায়ই একই টেমপ্লেট দুই অবস্থাতেই চালাত। ফলে যেটা দেখতে মনে হতো স্পিনের বিপক্ষে দুর্বলতা, বাস্তবে সেটা ছিল রিকোয়্যার্ড রেটের বিরুদ্ধে দুর্বলতা। পারস্পরিক সম্পর্ক আর কারণ — এই দুইটা আমরা গুলিয়ে ফেলি।

তৃতীয় স্তরটা ডেথ ওভারের। বাংলাদেশের ডেথ-ওভার বোলিংয়ের ইকোনমি মাঝেমধ্যে খারাপ দেখায়, আর সবাই সেটাকে বোলারদের ব্যর্থতা বলে। কিন্তু কলাম বলছে উল্টো। ইকোনমি যখন খারাপ দেখাত, প্রায়ই তার আগের ওভারগুলোতে দল রান আটকে রেখেছিল — মানে ডেথে ব্যাটসম্যান ঝুঁকি নিতে বাধ্য হয়েছিলেন। ঝুঁকি মানে কখনো ছক্কা, কখনো আউট। ইকোনমি শুধু ছক্কাটা গোনে, বাধ্যবাধকতাটা গোনে না। আমার ফিল্ডিং ম্যাপে দেখা যায়, সেই ছক্কাগুলোর বড় অংশ এসেছিল এমন ডেলিভারিতে যেগুলো আদর্শ পরিস্থিতিতে কেউ খেলত না।

আর একটা জিনিস আমি জোর দিয়ে বলি: আমি মডেলকে বিশ্বাস করি না, যতক্ষণ না সেটা ব্রিসবেনের একটা ঠান্ডা রাত পার করে। মানে, যতক্ষণ না একই ফলাফল অন্তত দুই মৌসুম, দুই পিচ, দুই প্রতিপক্ষে ফিরে আসে। একটা টুর্নামেন্টের চার-পাঁচ ম্যাচ দিয়ে রোল-ডিজাইন নিয়ে বড় সিদ্ধান্ত নেওয়া ঠিক নয়। ২০২০ সালে খালি স্টেডিয়ামে হোম-অ্যাডভান্টেজের ডিফারেনশিয়াল +০.৩১ থেকে +০.০৮-এ নামার ঘটনাটা আমি ছোট স্যাম্পলেই পেয়েছিলাম, আর তখনই লিখেছিলাম — এই সংখ্যা এখনো দাঁড়ানোর মতো নয়। একই সতর্কতা এখানেও।

তবু একটা প্যাটার্ন দুই মৌসুম ধরে ফিরে আসছে, আর সেটা উপেক্ষা করার নয়। প্যাটার্নটা হলো: বাংলাদেশের ব্যাটিং-ব্যর্থতার গল্পগুলোতে টপ-অর্ডার ধস প্রায়ই ছিল উপসর্গ, কারণ ছিল না। কারণ ছিল মিডল-ওভারের টেম্পো — ধীরে জমে থাকা রিকোয়্যার্ড রেট, যেটা পরে ভেঙে পড়ত একটা টপ-অর্ডার ধসের ছদ্মবেশে। স্ক্রিন দুটোকে আলাদা করে দেখাতে পারে না; কলাম পারে।

এখন আসি সেই অংশে, যেখানে আমি নিজের বিশ্লেষণকে সন্দেহ করি। সবচেয়ে সহজ ব্যাখ্যা হলো বাংলাদেশ স্পিন খেলতে পারে না। এই ব্যাখ্যা আরামদায়ক, কারণ এটা একজন কোচ, একজন নির্বাচক, একটা সিস্টেমকে দায়মুক্ত করে। কিন্তু ডেটা সেটা বলে না। ডেটা বলছে, স্পিনের বিপক্ষে বাংলাদেশের স্ট্রাইক রেট নাটকীয়ভাবে খারাপ ছিল না — খারাপ ছিল স্পিনের বিপক্ষে টার্নিং পয়েন্টে, অর্থাৎ যখন রিকোয়্যার্ড রেট প্রতি ওভারে আটের বেশি হয়ে যেত। তখন স্বাভাবিক শটও ঝুঁকিপূর্ণ হয়ে ওঠে। মানে সমস্যাটা দক্ষতার নয়, অবস্থানের।

দ্বিতীয় ফাঁদ হলো স্যাম্পল-সাইজ। এশিয়ার টুর্নামেন্টে দলগুলো বছরে মাত্র কয়েকটা ম্যাচ খেলে, প্রতিপক্ষ বদলায়, পিচ বদলায়। এই অবস্থায় বাংলাদেশের মিডল ওভার খারাপ — এটা একটা হাইপোথিসিস, প্রমাণিত সত্য নয়। আমি নিজে অন্তত দশটা ম্যাচ ছাড়া কোনো দাবি প্রকাশ করি না, এডিটররা সেটা জানেন। তাই এখানে আমার নিজের সিদ্ধান্তও শর্তসাপেক্ষ: প্রমাণ বলছে প্যাটার্নটা আছে, কিন্তু কারণটা আমি এখনো শতভাগ নিশ্চিত নই।

তৃতীয় ফাঁদটা আরও সূক্ষ্ম। ফুটবলের xG-লজিক ক্রিকেটে সরাসরি বসানো যায় না। ক্রিকেটে বলের গুণ নির্ভর করে পিচ, বাতাস, বোলারের কনফিডেন্স আর ফিল্ড-সেটিংয়ের উপর — যা xG-এর ফ্রেমওয়ার্কে ধরা পড়ে না। তাই আমি প্রতি শটে প্রত্যাশিত রান ব্যবহার করি সিদ্ধান্ত বোঝাতে, ফলাফল বোঝাতে নয়। যে মেট্রিক প্রতিপক্ষের মান নিয়ন্ত্রণ করে না, সেটা দিয়ে খেলোয়াড়কে বিচার করা অন্যায়। এটা আমি ২০১৭ সালেই শিখেছিলাম, আর প্রতিটা মৌসুমে আরও জোরালোভাবে শিখছি।

তাহলে পরের টুর্নামেন্টে আমি কী দেখব? পাওয়ারপ্লের স্ট্রাইক রেট নয়। আমি দেখব মিডল ওভারে সিঙ্গেলের শতাংশ, চেজিংয়ে অ্যাঙ্করের স্ট্রাইক রোটেশন, আর ব্যাটসম্যানের প্ল্যানড-অ্যাগ্রেশন উইন্ডো — কোন ওভারে তিনি ঝুঁকি নেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন। যে দল মিডল-ওভারের টেম্পো সারাবে, সে দল ব্যাটিং-ধসের গল্পগুলো হারাবে। স্কোরকার্ড আপনাকে বলবে কে জিতেছে; কলাম বলবে কেন।